Article révisé par les pairs
Résumé : Les bases de données doivent idéalement pouvoir être adaptées aux évolutions deleur environnement selon leurs usages. La prise en compte de ces changementsrevêt un impact stratégique pour la qualité des données administratives, et de cefait pour les systèmes d’information statistiques qui les utilisent. Afin de gérer aumieux les transformations issues du réel observable touchant les données, il existedésormais une approche innovante, opérationnelle et généralisable à tout systèmede gestion de base de données relationnel.Grâce aux avancées de la recherche en matière de qualité de données, l’étude desanomalies et de leurs traitements donne le jour à un prototype original, appeléATMS (Anomalies & Transactions Management System). Ce service permet un suivides anomalies et des traitements, en support à la méthode dite du back tracking :dans une approche préventive de la qualité des données, la méthode est destinée àaméliorer structurellement la qualité à la source, et son implémentation révèle unretour sur investissement important. Les caractéristiques du prototype d’ATMS sontmises en relation avec le recours aux data quality tools en usage dans les approchescuratives, offrant de nouvelles perspectives pour les systèmes d’information statistiques.